【課題】オブジェクトの検出や画像内容の判定をより確実に行なう。
【解決手段】画像内容を判定する際に、肌色の画素からなる肌色領域が人物の顔であるかを判断するために肌色領域が画像の上左右辺に接しているかを判定したり両目や口に相当する画素領域が存在するかを判定する処理を、画像の右方向への回転角度が２７０度となるまで画像を９０度ずつ回転しながら繰り返し実行し（Ｓ４００〜Ｓ４５０）、空色の画素からなる空色領域が空であるかを判断するために空色領域が画像の下辺に接しているかを判定する処理を、画像の回転角度が０度となるまで画像を左方向へ９０度ずつ回転しながら繰り返し実行する（Ｓ４６０〜Ｓ５１０）。この結果、画像を複数の回転角度で回転して画像内容の判定を行なうから、より確実に画像内容の判定を行なうことができる。 （もっと読む）

【課題】認識性能をより向上させながら、計算量をより抑制することを可能にする物体認識装置を提供する。
【解決手段】物体認識モデルを判定パターンの細分化の度合いに応じて複数の組に分けるとともに、細分化の度合いが低い組ほど、画像抽出部１５で抽出する所定の領域の画像の抽出位置を決めるパラメータを少なくとも含む照合パラメータを粗い値に決定し、画像抽出部１５、照合部１６、判定部１７での一連の処理を細分化の度合いがより低い組から順番に行っていくとともに、細分化の度合いがより高い組については、細分化の度合いがより低い組において対象物である旨の判定が行われた候補画像に対応する領域に絞って、画像抽出部１５、照合部１６、判定部１７での一連の処理を行う。 （もっと読む）

【課題】画質改善処理を適用するのに好適な高精度な被写体検出を行うことができるようにする。
【解決手段】画像から所定の被写体パターンを検出する画像処理装置であって、画像から前記被写体パターンと照合するための所定の部分領域を抽出する。そして、前記抽出された部分領域が前記被写体パターンであるか否かを判別する。この判別によって前記被写体パターンであると判別された前記部分領域の画像特性を評価し、この評価結果に基づいて前記部分領域について前記被写体パターンであるか否かを判別する。 （もっと読む）

【課題】階層的な探索を行うことによって探索速度を向上するとともに、密な対応点を高精度に得ること。
【解決手段】対応点探索部が、類似度画像における注目画素と注目画素の周辺画素との距離が大きいほど周辺画素の画素値が小さくなるように補正したうえで、補正後の各画素値の中で最大の画素値を他の類似度画像における注目画素の画素値に対して順次累積加算し、対応点をサブピクセル単位で検出し、階層化処理部が、特定された対応点を用いた累積加算およびあらたな対応点の特定を、ブロックのサイズを減少させつつ複数の階層にわたって繰り返すように対応点探索装置を構成する。 （もっと読む）

【課題】同時に複数の入力がなされた場合であっても認証時間の短縮を図ることが可能な、待ち行列管理装置、待ち行列管理方法、プログラムおよび生体認証管理システムを提供すること。
【解決手段】本発明に係る待ち行列管理装置は、生体情報を複数の情報処理装置群により段階的に認証する生体認証システムにおける第一の情報処理装置群が、入力された生体情報と照合すべき照合データに関する情報である照合データ情報を取得する照合データ情報待ち行列に対して、照合データ情報を伝送する照合データ情報伝送部と、照合データ情報待ち行列を制御し、照合データ情報待ち行列にアクセスした第一の情報処理装置群に属する情報処理装置に対して所定数の照合データ情報をまとめて伝送させる待ち行列制御部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】ノイズにより目頭及び目尻部分が隠れている場合でも、顔特徴点として目頭位置及び目尻位置を精度よく検出する。
【解決手段】画像から検出された目頭の第１位置を示す固定の制御点Ｐ_３、目尻の第１位置を示す固定の制御点Ｐ_４、上瞼位置候補に対応した制御点Ｐ_１（第１のパラメータ）、及び下瞼位置候補に対応した制御点Ｐ_２（第２のパラメータ）により表されるベジエ曲線を第１の瞼形状モデルとし、第１の瞼形状モデルと画像に含まれる瞼の形状とのフィッティング評価値λが最も高いときのＰ_１及びＰ_２を固定した第２の瞼形状モデルにおいて、目頭位置候補を示す制御点Ｐ_３（第３のパラメータ）、及び目尻位置候補を示す制御点Ｐ_４（第４のパラメータ）を変更したときのフィッティング評価値λが最も高いときのＰ_３及びＰ_４を目頭の第２位置及び目尻の第２位置として決定する。 （もっと読む）

本発明は、複数のクラスの目標の検出装置および方法を提供する。検出装置は、検出待ちデータを入力するように配置される入力ユニットと、複数のクラスの目標を処理可能な複数の強分類器が内部に含まれる組合せ分類器とを含む。各強分類器のそれぞれは、一組の弱分類器を相加することにより得られ、各弱分類器のそれぞれは１つの特徴を使用して検出待ちデータに弱い分類を行う。上記組合せ分類器の内部には、共有特徴リストが含まれ、各特徴が異なる強分類器に属する１または複数の弱分類器に共有使用される。同じ特徴を使用し異なる強分類器に属する弱分類器は、互いに異なるパラメータ値を有する。 （もっと読む）

【課題】検出すべき画像パターンの検出精度を維持しつつ、画像検出処理を効率化する画像処理装置、方法、プログラムおよび記憶媒体を提供すること。
【解決手段】本発明の画像処理装置は、画像データの階調度を変更し、階調度が変更された画像データから、当該画像データよりも解像度の低い高階層画像データを生成して階層データを形成する。また、画像処理装置は、検出すべき画像パターンのテンプレートと、階層データを構成する高階層画像データまたは画像データとをマッチングし、マッチングの程度を示す投票値を算出して、投票結果を生成する。さらに、画像処理装置は、投票結果から投票値が最大となるピーク検出位置を検出して、画像パターンを検出する。 （もっと読む）

【課題】名刺上の文字列の属性を示すタグを特定するための規則を簡素化し、さらにタグの判別精度を高める。
【解決手段】本発明のレイアウト構造解析装置１０は、名刺上の各文字列のレイアウト情報とタグとからなる第１の画像特徴量を記憶するレイアウト辞書１８と、名刺から読み取った入力画像のレイアウト情報を取得するレイアウト解析部１４と、文字認識結果などに基づいて記載要素毎の属性を暫定的に判定するタグ判定部１５と、判定された記載要素毎のタグとレイアウト解析により得られたレイアウト情報とを関連付けた第２の画像特徴量を生成する特徴量生成部１６と、第１及び第２の画像特徴量の比較結果に基づいて、入力画像の記載要素毎のタグを確定させるタグ確定部１７と、を備える。 （もっと読む）

【課題】顔候補が重複した領域において、精度良く被写体パターンを検出できるようにする。
【解決手段】画像から前記被写体パターンと照合するための所定の部分領域を抽出し、前記抽出された部分領域が前記被写体パターンであるかどうかを判別する。そして、抽出された部分領域の被写体の信頼度を算出する。次に、判別された複数の部分領域同士が画像中で重なり合う領域を含むか否かを判定し、２つの部分領域同士が重なり合う領域を含むと判定された場合、前記算出した被写体の信頼度の値が小さい方を被写体パターン候補から削除し、削除された後に残った被写体パターン候補を代表パターンとして出力する。 （もっと読む）

【課題】撮像画像中から車両が走行する走行レーンの境界であるレーン境界線を検出するレーン境界線検出装置において、レーン境界線を精度よく検出できるようにする。
【解決手段】レーン境界線を検出する際には、逸脱警報処理にて、撮像画像中において当該車両の走行方向に沿って並ぶ複数のエッジ成分を表すレーン境界線候補毎に、各レーン境界線候補がレーン境界線である可能性の高さを表す確からしさを、各レーン境界線候補の形状に基づいて算出する（Ｓ３２０）。そして、当該車両に先行して走行する車両を表す先行車両の位置の近傍にあるレーン境界線候補に対応する確からしさをより高い値に変更し（Ｓ３３０，Ｓ３４０）、最も高い確からしさに対応するレーン境界線候補を、レーン境界線として特定する（Ｓ３８０）。よって、先行車両の位置を考慮してレーン境界線を検出するので、レーン境界線を精度よく検出することができる。 （もっと読む）

【課題】画像の領域に応じた更新を可能にした識別器を用いた物体検出装置を提供する。
【解決手段】物体検出装置１は、画像を取得する画像取得部２と、画像取得部２から入力された画像において順次設定される検出窓から検出窓領域画像を取り込む検出窓領域選択手段３０と、検出窓領域画像に検出対象物が存在するか否かを判定する固定識別器３４及び学習識別器３６と、を有し、検出窓の設定位置に対応する固定識別器３４及び学習識別器３６を用いて検出窓領域画像に検出対象物が存在するか否かを判定し、検出窓の設定位置に対応する固定識別器３４及び学習識別器３６を検出窓の設定位置に応じて識別器更新手段３７により更新する。 （もっと読む）

【課題】物体検出装置において誤検出を低減する。
【解決手段】画像を取得する画像取得部２と、画像取得部２から入力された画像から検出窓が設定されている検出窓領域画像を取り込み、検出窓領域画像に検出対象物が存在しているか否かを予め学習した情報に基づいて判定する固定識別器３４と、検出窓領域画像から算出した情報を辞書データに追加して検出対象物が存在しているか否かを判定する学習識別器３６と、固定識別器３４及び学習識別器３６からの出力に基づき検出対象物が存在するか否かを判定する判定手段３８とを設ける。 （もっと読む）

【課題】カスケード接続された複数の識別器の段数を設置環境に適応して制御する。
【解決手段】物体検出装置１は、画像を取得する画像取得部２と、画像取得部２から入力された画像から検出窓が設定されている検出窓領域画像を取り込み、検出窓領域画像に検出対象物が存在しているか否かを判定する強識別器を直列に複数段接続したカスケード型識別器である固定識別器３４と、強識別器を使用していない段がある場合にカスケード型識別器の使用段数４４を減らす識別器更新手段３７と、を有する。 （もっと読む）

【課題】追尾対象物の見かけ上の色が変化した場合にも精度の高い追尾処理を行えるようにする。
【解決手段】時系列的に取り込まれる画像データ中の目標物体を追尾する目標追尾装置であって、追尾対象の指定を受け付ける追尾対象物指定受付部と、指定された追尾対象の色を目標色として設定する目標色設定部と、パーティクルを用いて、パーティクル周辺の色と目標色との比較によって求められる色尤度の測定を行ない、色尤度が所定の基準を満たす場合には、その測定結果に基づいて画像データ中の追尾対象の領域を推定する一方、色尤度が所定の基準を満たさない場合には、パーティクルを用いて、時間差のある画像データ間の輝度差分によって求められる輝度尤度の測定を行ない、その測定結果に基づいて画像データ中の追尾対象の領域を推定し、推定された領域中の色で目標色を更新するパーティクルフィルタ処理部を備える。 （もっと読む）

【課題】階層的外観モデルを用いた物体を識別する監視方法及び監視装置を提供する。
【解決手段】物体の識別は、物体の画像に含まれる特徴量から構築した、複数の階層を備え且つ各階層がそれぞれの階層に対応した精細度の１つまたは複数の特徴量を含むノードからなる階層的外観モデルを使用し、取得した物体の画像に含まれる特徴量を、対応する精細度の階層に含ませて階層的外観モデルを構築する構築ステップと、当該構築した階層的外観モデルから、不審物体を識別するための、当該ノードが属する階層に対応した精細度の特徴量を抽出する抽出ステップと、当該抽出した特徴量と、当該物体特徴量プール内に保存されている複数の物体の階層的外観モデルの特徴量とを比較する比較ステップと、当該比較した階層的外観モデルの特徴量から、不審物体を識別する識別ステップとを備える。 （もっと読む）

【課題】多段マッチング法を用いて動きベクトルを検出する際、２ｎｄステップ以降の探索でも、探索範囲を保ちつつ、画像データの転送量を削減することができるようにする。
【解決手段】フレームメモリ１からマクロブロック選択部５により選択されたマクロブロック群の１ｓｔステップ動きベクトルＶ１が指し示す領域ＳＡの合成領域ＣＡの画像データを一度に読み込み、その合成領域ＣＡの画像データから各マクロブロックの２ｎｄステップ動きベクトルＶ２の探索領域を設定して、各マクロブロックの２ｎｄステップ動きベクトルＶ２を探索する。 （もっと読む）

【課題】物体検出・追跡処理などの画像処理として、これまでよりも有効なものを提供する。
【解決手段】入力した画像データに基づいて複数の異なるスケールの層画像データから成る画像ピラミッドを形成するとともに、対象物について固定スケールとしたテンプレートを用意する。これにより、テンプレートが該当する画像ピラミッド内位置を求める。次にこの画像ピラミッド内位置に基づいて特定された上側層画像データと下側層画像データごとにパーティクルとの照合により尤度を求める。次に、これらの尤度を用いて真の尤度を求める補間処理を行う。 （もっと読む）

【課題】パターン画像の読み出し及び転送スピードに着目して高速な被写体検出（被写体判定）を実現することを目的とする。
【解決手段】画像データを主走査方向に走査した順に第１の記憶装置に格納して記憶する第１記憶部１０と、第１の記憶装置から第２の記憶装置へ画像データの部分領域の主走査方向に長い画素情報を転送する転送部１２と、第２の記憶装置に記憶されている画素情報を参照し、画素情報に基づいて、部分領域が被写体領域か否かを判別する被写体判別部１３、１４と、を有することによって課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】入力データと登録データとの照合処理において、高度なセキュリティ及び照合精度を確保しつつ迅速に照合処理を行う。
【解決手段】照合１段目では、高速ではあるが低精度の照合処理によって登録データの絞込みを行う。続いて、照合２段目では、中速かつ中精度の照合処理によって、照合１段目からさらに登録データの絞り込みを行う。そして、照合ｍ段目では、前段の複数の照合処理で絞り込まれた少数の登録データに対して低速ではあるが高精度の照合処理を行い、一の登録データの特定を行う。各照合段階の登録データの絞り込みの精度及び速度を調整するパラメタを登録データに合わせて照合速度及び／又は照合精度が最適になるよう自動的に算出する。この様にして、高度なセキュリティ及び照合精度を確保しつつ高速に照合処理を行うことが可能になる。 （もっと読む）